Sujet de Master Recherche Couplage simulation/optimisation pour l

Sujet de Master Recherche
Couplage simulation/optimisation pour l’aide à la décision
dans une chaîne logistique globale et durable
Julien Boissière, Van Dat Cung
Polytech’savoie - Annecy,
Grenoble INP Génie Industriel
LISTIC
G-SCOP
5 ch. de Bellevue
46 Av. Félix Viallet
74940 Annecy-le-vieux
38000 Grenoble
[email protected]
[email protected]
La conception et le pilotage des chaînes logistiques sont des points clés dans les
considérations de développement durable du monde industriel. La conception, avec les
problèmes d’arbitrage des coûts logistiques entre stock-transport, de délocalisation/relocalisation, de sous-traitance avec des fournisseurs étrangers, etc., pose des problèmes tant en
terme de pérennisation de l'activité et des savoir-faire, de responsabilité sociale que des
naissances sur l'environnement. Le pilotage qu'il soit stratégique, tactique voire opérationnel a
également de forts impacts sur ces enjeux économiques, sociaux et environnementaux,
notamment à travers des pratiques de flexibilité du personnel (mobilités, intérims,
licenciements) en ce qui concerne l'aspect social, ou de production en juste à temps, de
chargement de véhicule discutable (Less than Truck Load), de dernier kilomètre en logistique
urbaine pour les aspects économiques et environnementaux.
Les décisions liées à ces enjeux tiennent naturellement compte d'un ensemble de critères très
variés : des critères classiques de coût (principalement), de qualité et de délai, mais également
de répercussions sociales, et environnementales. Ces derniers aspects, moins mis en avant
dans la littérature jusqu’à présent, tendent à devenir des incontournables dans les enjeux
industriels de demain. Leur prise en compte dans les mécanismes décisionnels doit donc
devenir la règle, et il apparaît alors que l'on ne pourra plus prendre demain ces décisions sans
avoir cette vision multi-dimensionnelle. Il est donc maintenant essentiel de disposer des outils
d’aide à la décision nous permettant d’intégrer ces dimensions dans la prédiction et
l’évaluation des performances des chaînes logistiques futures.
Il est reconnu que les outils du domaine de l'aide à la décision actuels (optimisation en
particulier) sont souvent difficiles à développer lorsque l'on travaille sur le terrain de la chaîne
logistique globale. La complexité d'une chaîne globale rend les modélisations et résolutions
difficiles : d’une part les nombreuses données/variables de décision/contraintes, engendrant
des problèmes de très grande taille, gênent la résolution ; et d’autre part la décentralisation des
décisions voire la contradiction de certains objectifs, les environnements incertains et un
comportement fortement dynamique pèsent sur la modélisation. Les aspects multi-critère et
multi-dimensionnel évoqués plus haut accentue encore plus ces difficultés. En effet, les outils
d'optimisation classiques sont souvent très adaptés à des analyses statiques mono-critère (le
coût) et pour certaines multi-critère mais mono-dimensionnelle (problème de
commensurabilité, cohérence des critères).
A contrario, les outils de simulation, fortement utilisés en décision opérationnelle à l'échelle
de l'atelier ou de l'usine sont des outils puissants pour combler ces faiblesses : prise en compte
des effets stochastiques simplifiés, fonctionnement intrinsèquement dynamique. Si l'on ajoute
aux outils classiques de simulation une approche Systèmes Multi-Agents, il est alors plus aisé
de modéliser le fonctionnement décentralisé, mais néanmoins coordonné, des chaînes
logistiques où chaque « agent » représenterait par exemple un gestionnaire en transport, stock
ou production avec ses données, contraintes et objectifs.
C'est cette approche qui nous intéresse dans ce travail de thèse : d’une part coupler la
simulation des chaînes logistiques à de l'optimisation pour l'aide à la décision afin de
construire un outil de diagnostic et d'aide à la décision de haut niveau permettant de modéliser
au mieux la complexité des chaînes logistiques avec les enjeux de demain. Une plate-forme de
simulation de chaîne logistique fondée sur le concept des systèmes multi-agents est en cours
de développement aux laboratoires SYMME et LISTIC [7,8]. Les méthodes d'optimisation
utilisées en interconnexion avec cette plate-forme devront répondre à deux points principaux :
permettre une optimisation multi-dimensionnelle, et un retour de solution rapide dans
l'optique pouvoir poursuivre la simulation. Dans ce cadre, les métaheuristiques multi-objectif
forment un point départ intéressant et le laboratoire G-SCOP dispose une expérience solide
dans le domaine de l’optimisation des chaînes logistiques [1,3,4,5,9,10] et des transports [2,6].
Les moteurs "intelligents" de cette plate-forme n'ont en effet pas été développés et pourront
donc s'appuyer sur des approches d'optimisation pour un couplage performant des deux
approches. Décisions de planification de production et de gestion de stocks, construction de
tournées d’approvisionnement ou de distribution, etc. sont parmi les problématiques courantes
qui peuvent faire l'objet d'optimisation complexe en cours de simulation. Les techniques
d'optimisation abordées devront être capables de proposer une solution rapidement, tout en
respectant l'autonomie des différents acteurs et en prenant en compte l'ensemble des
dimensions du problème (économiques/environnementales/sociales).
Références bibliographiques
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[7] J. Tounsi, J. Boissière, G. Habchi, Multiagent decision making for SME supply chain simulation, 23rd
European Conference on Modeling and Simulation (ECMS’09), Madrid, Spain, June 2009, pp. 203-211
[8] J. Tounsi, J. Boissière, G. Habchi, A Conceptual Model for SME Mechatronics Supply Chain, Industrial
Simulation Conference, Lyon, France, June 2008, pp. 273-281.
[9] G. Tuncel, G. Alpan, A High-level Petri Net Based Modeling Approach for Risk Management in Supply Chain
Networks, 21st European Simulation and Modeling Conference - ESM 2007, Malte, 2007.
[10] H. Zerhouni, J-P. Gayon, Y. Frein. Control of an M/M/1 make-to-stock queue with exponential return leadtime. International Conference on Industrial Engineering and Systems Management (IESM), Montréal, Canada,
2009.